• Geotechnical Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.93-106
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• 1998

The behavior of axially loaded pile was analyzed by two methodologies: one is the finite difference method using load transfer curves recommended by API(1993) , and the other is the numerical analysis using the FLAC program. From both analyses, load-displacement curves and load distributions along the depth were evaluated appropriately for the measured. The analysis using the FLAC could capture the nonlinearity of load-displacement curve even for unloading and reloading cases, since the unloaded stress paths of fill layer elements occurred on the failure envelop. Futhermore, the measured load transfer curves were compared with the API recommendations and with the calculations obtained front the results of the FLAC analysis for the interpretation of the transfer behavior between the soil and the pile under axial loadings. It was concluded that the atrial behavior of open ended piles at Pusan could be evaluated by both the finite difference analysis using API load transfer curves and the numerical analysis using FLAC.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.11-19
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• 2023

The paper proposes a smart mirror system that recommends fragrances based on user emotion analysis. This paper combines natural language processing techniques such as embedding techniques (CounterVectorizer and TF-IDF) and machine learning classification models (DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier) to build a model and compares the results. After the comparison, the paper constructs a personal emotion-based fragrance recommendation mirror model based on the SVM and word embedding pipeline-based emotion classifier model with the highest performance. The proposed system implements a personalized fragrance recommendation mirror based on emotion analysis, providing web services using the Flask web framework. This paper uses the Google Speech Cloud API to recognize users' voices and use speech-to-text (STT) to convert voice-transcribed text data. The proposed system provides users with information about weather, humidity, location, quotes, time, and schedule management.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.498-503
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• 2018

본 논문은 한국관광공사에서 제공하는 Tour API 3.0 Open API에서 제공하는 데이터를 바탕으로 한다. Google에서 제공해 주는 TensorFlow를 통해서 인공 신경망 딥러닝 알고리즘과 가중치 알고리즘을 통해서 사용자 기호에 맞춰 정보를 추천해 주는 어플리케이션 '눈치코칭_여행딥러닝'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 현재 순위알고리즘은 평균적으로 40%, 딥러닝 모델은 60%정확도를 보여, 딥러닝이 보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.106-109
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• 2022

대한민국 일인당 연간 평균 술 소비량은 매년 증가하는 추세를 보이며 음주문화는 어느새 우리의 여러 문화중 하나로 자리매김하였다. 그만큼 우리나라에서는 여러 종류의 술을 판매하는 사업장이 늘어났고 해외에서 수입해온 칵테일,위스키 등을 쉽게 접할 수 있었다. 하지만 다양한 종류의 주류들이 늘어나면서 자신의 취향에 맞는 주류를 찾기에는 쉽지 않았다. 그래서 본 어플리케이션을 통해 제공되는 여러 선택지 중에서 사용자는 선택을 하여 도출되는 결과로 사용자는 자신의 주류 취향을 알아보고, 그에 맞는 주류 리스트를 크롤링하여 추천해주는 어플리케이션 시스템을 제안한다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1129-1132
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• 2019

최근 현대인들은 식습관이 불규칙하고 서구화되면서, 건강상의 많은 문제를 겪고 있다. 이와 더불어 1인 가구의 증가와 간단한 구매 방법 등으로 인해 온라인 몰 사용자가 늘어나고 있다. 본 프로젝트는 이러한 추세를 바탕으로, 사용자가 자주 사용하는 온라인 몰에 축적된 데이터를 기반으로 사용자의 식습관을 분석한다. 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 구매 패턴을 분석하여 사용자의 영양 상태를 개선시킬 수 있는 상품 추천 서비스를 제공한다. 사용자는 자주 사용하는 온라인 쇼핑몰에서 상품 구매를 함과 동시에 구매한 상품에 대해 시각화된 영양소 분석 결과와 구매 패턴 분석 결과를 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 개발한 API를 통해 사용자는 부족한 영양소를 쉽게 파악하여 효율적으로 건강관리를 할 수 있게 된다. 더 나아가, 자신의 구매 패턴을 파악할 수 있게 되어 현명한 소비 습관을 만드는 데에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.31-34
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• 2021

최근 동물성 제품을 섭취하거나 소비하지 않는 비거니즘 생활방식을 지향하는 사람들이 증가하고 있다. 그러나 채식 인구의 증가에 수반되어야 하는 채식하기 좋은 환경에 대한 구축은 아직도 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 채식주의자들을 위해 가공식품 성분 표를 분석하여 채식주의자 단계에 맞는 대체식품을 추천해 주는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 먼저, 가공식품의 원재료들이 표기되어 있는 성분 표를 분석하여 사용자의 채식주의자 단계에 적합한지를 확인한다. 확인 결과 적합하지 않다면, 한국식품안전관리인증원의 공개 API를 이용하여 해당 가공식품과 제품 유형이 같은 식품을 검색하고 그 결과로부터 사용자의 채식주의자 단계에 적합한 원재료들이 포함되어 있는 식품을 추천해준다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.5
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• pp.307-316
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• 2016

A user usually gets the same suggesting results as everyone else in most of the multimedia social services, nowadays. To address the challenging problem of personalization in the social network, we propose a method which exploits user's activities, user's moods, and user's friend relationships from the social network to build a decision-making system. Depending on a current state of the user's mood, this system infers the most appropriated video for the user. In the system, the user evaluates a set of the given recommendation methods which extract from the user's database social network and assigns a vague value to each method by a weight. Then, we find the fuzzy collection solution for the system and classify the set of methods into subsets, and order the subsets based on its local dominance to choose the best appropriate method. Finally, we conduct an experiment using the YouTube API with a lot of video types. The experiment result shows that the channel recommendation system appropriately affords the user's character, it is more satisfying than the current YouTube based on an evaluation of several users.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.4
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• pp.1-10
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• 2020

The performance of the personalized product recommendation system for offline shopping malls is poor compared with the one using online environment information since it is difficult to obtain visitors' characteristic information. In this paper, a mobile robot platform is suggested capable of recommending personalized advertisement using customers' sex and age information provided by Face API of MS Azure Cloud service. The performance of the developed robot is verified through locomotion experiments, and the performance of API used for our robot is tested using sampled images from open Asian FAce Dataset (AFAD). The developed robot could be effective in marketing by providing personalized advertisements at offline shopping malls.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.242-247
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• 2017

논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.